销售额预测分析模板(直线回归法)

销售额预测分析报告一、模型选择预测是重要的统计技术，对于领导层进行科学决策具有不可替代的支撑作用。

常用的预测方法包括定性预测法、传统时间序列预测（如移动平均预测、指数平滑预测）、现代时间序列预测（如ARIMA模型）、灰色预测（GM）、线性回归预测、非线性曲线预测、马尔可夫预测等方法。

综合考量方法简捷性、科学性原则，我选择ARIMA模型预测、GM(1,1)模型预测两种方法进行预测，并将结果相互比对，权衡取舍，从而选择最佳的预测结果。

二ARIMA模型预测（一）预测软件选择----R软件ARIMA模型预测，可实现的软件较多，如SPSS、SAS、Eviews、R等。

使用R 软件建模预测的优点是：第一，R是世最强大、最有前景的软件，已经成为美国的主流。

第二，R是免费软件。

而SPSS、SAS、Eviews正版软件极为昂贵，盗版存在侵权问题，可以引起法律纠纷。

第三、R软件可以将程序保存为一个程序文件，略加修改便可用于其它数据的建模预测，便于方法的推广。

（二）指标和数据指标是销售量(x)，样本区间是1964-2013年，保存文本文件data.txt中。

（三）预测的具体步骤1、准备工作（1）下载安装R软件目前最新版本是R3.1.2，发布日期是2014-10-31，下载地址是/。

我使用的是R3.1.1。

（2）把数据文件data.txt文件复制“我的文档”①。

（3）把data.txt文件读入R软件，并起个名字。

具体操作是：打开R软件，输入（输入每一行后，回车）：data=read.table("data.txt",header=T)①我的文档是默认的工作目录，也可以修改自定义工作目录。

data #查看数据①回车表示执行。

完成上面操作后，R窗口会显示：（4）把销售额（x）转化为时间序列格式x=ts(x,start=1964)x结果：2、对x进行平稳性检验ARMA模型的一个前提条件是，要求数列是平稳时间序列。

销售额影响因素XD是一家大型通讯设备生产公司，在我国主要的大中型城市都设有子公司。

张伟最近被提拔为销售部经理。

在即将召开的全国各地子公司负责人会议上，他想让大家清楚地了解影响销售额的相关因素。

于是，从全国各地的子公司中，随机收集了十五个城市子公司的销售额、促销活动投入额和竞争对手销售额的数据。

表1 XD子公司销售额及相关因素数据（百万元）子公司地址子公司销售额子公司促销活动投入额竞争对手销售额成都101.80 1.30 20.40沈阳44.40 0.70 30.50长春108.30 1.40 24.60哈尔滨85.10 0.50 21.70青岛77.10 0.50 25.50武汉158.70 1.90 21.70西安180.40 1.20 6.80南京64.20 0.40 12.60济南74.60 0.60 31.30广州143.40 1.30 18.60厦门120.60 1.60 19.90深圳69.70 1.00 25.60大连67.80 0.80 27.40杭州106.70 0.60 24.30宁波119.60 1.10 13.70计算与思考：1）分析子公司销售额与促销活动投入额、竞争对手销售额间的关系。

答：子公司销售额与促销活动投入额的散点图如下：可以看出大致趋势为子公司销售额与促销活动投入额成正比关系子公司销售额与竞争对手销售额间的散点图如下可以看出子公司销售额与竞争对手销售额间成反比关系2）建立子公司促销活动投入额对其销售额的回归方程；解释方程的含义，说明子公司促销活动投入额对其销售额的影响程度；假设某地的子公司促销活动投入额为120万元，预计其销售额及在置信水平95%下的预测区间。

答：设y为销售额，x为促销活动投入额，做回归分析过程如下SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.707693R Square 0.500829Adjusted R Square 0.462431标准误差27.9912观测值15方差分析df SS MS F SignificanceF回归分析 1 10219.42 10219.42 13.04317 0.003161 残差13 10185.59 783.5072总计14 20405.01Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper95%下95Intercept 42.21206 17.93509 2.353601 0.03499 3.465645 80.95847 3.46 X Variable 1 59.67914 16.5246 3.611532 0.003161 23.9799 95.37837 23.子公司促销活动投入额对其销售额的回归方程为：y = 59.679x + 42.212 R² = 0.5008子公司促销活动投入额对其销售额的影响程度:从R²= 0.5008，可以看出回归方程拟合优度不高，子公司促销活动投入额对其销售额的影响程度仅为50%。

回归分析法在销售预测中的应用滕宁宇冯润莜赵智钰程慧玲摘要：销售预测是企业经营预测的起点，它对企业成本、利润、资金需求的预测会产生非常深刻地影响，可谓牵一发而动全身。

本文以啤酒行业为例，选取其行业内上市企业197个样本数据，利用回归法对其季度销售收入进行预测，以期帮助行业管理者进行后续有效管理及科学决策。

关键词：回归分析；销售预测；应用一、销售预测的意义销售预测在企业的预测分析中起着举足轻重的作用，它可以帮助管理者做好一系列合理规划，如销售计划、采购计划、生产计划、满足企业长、短期资金需求的融资计划等等，从而有利于管理者对企业的经营管理进行全方位的有效控制及科学决策；与此同时，销售预测又是企业管理中的一大难点，究期原因，影响销售的因素很多，通常可以分为外部因素与内部因素两大类，外部因素有宏观经济环境、行业景气度、竞争对手状况等，而内部因素主要有企业产能、产品生命周期、产品性价比、企业提供的附加服务等，如何在纷繁复杂的影响因素中找到对企业销售产生至关影响的关键性因素是企业管理者进行后续有效管理及科学决策的必要条件。

二、销售预测相关文献回顾（Cravens and Piercy,2006）在《战略营销》中写到：销售预测必需关注目标主体的销售模式，其销量不可能超越市场潜能，它可以用判断方法或高等计量方法来实现。

通常可通过PEST 分析模型，从政治、经济、社会、科技四个方面着手分析其对企业销售的影响，考虑到行业景气度、竞争对手采用的经营策略、企业内部相关条件来对销售进行定性或定量预测。

定性分析法又称非数量分析法，由专业人员根据个人经验和知识，对预测对象的特点进行综合分析，对企业未来经济状况和发展趋势作出研判的一类预测方法。

定量分析法，又称数量分析法，是指在完全掌握与预测对象有关的各种要素资料的基础上，运用现代数学方法进行数据处理，建立有关变量之间的规律性的联系的预测模型的方法体系。

回归分析法是定量分析的一种，是在分析预测对象自变量（如时间t 或其他变量)和因变量(如销量或销售收入）之间的相关关系的基础上，建立变量之间的回归模型，并将回归模型作为预测未来市场状况的一种分析方法，这种分析方法在销售预测中有着广泛的应用，通常又可分为时间序列分析及因果预测分析。

案例一:回归分析预测法预测新田公司销售一、新田公司的发展现状新田公司全称为新田摩托车制造有限公司，成立于1992年3月，当时的锡山市(那时还叫无锡县)有两个生产摩托车的乡镇企业：查桥镇的捷达摩托车厂和洛社镇的雅西摩托车厂。

在9l、92年这两家厂可以说是如目中天，但这两家厂又各具特点：雅西摩托车厂完全是自主生产，除发动机外其余配件都由本厂生产；捷达摩托车厂则是装配型厂，配件由其他厂家生产，本厂只是组装(后来也发展成了连发动机都生产的综合型企业)。

顾建新当时还只是一家村办企业的供销员，他就瞄准了摩托车行业的发展前景，于是想方设法和捷达厂取得了联系，从1992年3月起为捷达厂生产两种型号的减震器，厂名是无锡减震器厂，由此开始了企业发展的道路。

减震器厂自成立以后，随着捷达摩托车厂摩托车年产量的不断增长而得到了迅速发展。

到了1994年6月，顾建新终于有了一个极好的机会：捷达摩托车厂的销售部门和捷达摩托车的销售商产生了予盾，因此捷达摩托车的销售商答应顾建新，若顾建新也能生产出和捷达差不多质量的摩托车，则他们会在相同条件下优先销售顾建新生产的摩托车。

有了这个承诺，顾建新于94年lO月就成立了新田摩托车制造有限公司，开始生产新田牌摩托车。

新田公司成立以后，在顾总和匡建中总工程师的领导下，开始了艰苦的创业过程，经过六年多的奋斗，薪田公司终于从一个20多人的小厂发展成了如今的工人总数超过400人，日产摩托车超过200辆，年利润超过2000万的集团型企业，新田摩托车的配件包括发动机在内都由本企业自主生产。

新田公司如今已是一个企业集团，除公司本部(总装厂)外，还有减震器厂、发动机厂、塑件厂、车架车间、油箱车间、喷涂车间等独立部门，这些部门除满足新田公司所需配件外，还可以对外供应。

1999年底，由于摩托车市场竞争的日趋激烈，新田公司的销售模式由代理制转向了派员销售制(由公司往各城市直接派出销售人员，负责各城市的销售工作)，以减少中间环节，确保公司产品在整个摩托车市场的竞争力。

1.基于回归分析的公司销售额模型摘要本文讨论了利用全行业销售额预测公司销售额的线性回归问题。

对于问题一，根据1977-1981年公司销售额和行业销售额的分季度数据，利用Matlab软件画出散点图，并由此得知他们显然存在正相关，因此可采取线性回归模型进行拟合；对于问题二，首先，由公司销售额和行业销售额之间的正自相关性建立相应的线性回归模型，利用Matlab统计工具箱计算回归方程中的决定系数、F统计量及各级参数和参数置信区间；其次，根据决定系数判断模型计算结果的可信度，并将参数代入回归方程得到相应回归模型；最后，采用WD-检验法检验模型中随机误差的自相关性。

得出结论：该回归模型的随机误差存在正自相关性。

对于问题三，进一步建立消除随机误差自相关性后的回归模型，类比问题二，利用Matlab统计工具箱计算回归方程中的决定系数及各级参数，检验其随机误差的自相关性，代入参数即得到消除自相关性后的回归模型。

考虑到全行业销售额与公司销售额之间的相互关联性，可进一步对模型进行推广，预测下一年和季度的公司销售额。

关键词回归分析法；自相关性；WD-检验一、问题重述某公司欲用全行业销售额作自变量预测该公司销售额，下表为1977-1981年公司销售额和行业销售额的分季度数据(单位：百万元)。

回答如下问题：问题一：根据数据画出公司销售额与全行业销售额的散点图，并观察用线性回归模型拟合是否合适；问题二：建立公司销售额对全行业销售额的回归模型，并用WD-检验诊断随机误差项的自相关性；问题三：建立消除了随机误差项自相关性后的回归模型。

二、问题分析全行业的销售额情况通常情况下能够用来预测公司的销售额。

本文将根据1977-1981年某公司及其全行业销售额数据解决如下问题：对于问题一公司销售额与全行业销售额的散点图，根据所给数据，利用matlab软件画出图像，并判断其自相关性；对于问题二公司及全行业销售额的回归模型，首先，本文将利用matlab统计工具箱分别求解出回归方程中的各级参数及参数置信区间，代入得到线性回归模型；其次，画出其残差散点图，分析随机误差的自相关性；最后，采用WD-检验法通过求解DW统计量并查阅其检验临界值诊断其随机误差项的自相关性（[1]）；对于问题三消除随机误差自相关项的回归模型，利用matlab统计工具箱分别求解回归方程中的各级参数及其置信区间，进一步利用DW检验确定其自相关性，代入数据得到相应的线性回归模型。

完整版)销售预测相关计算公式引言销售预测是企业进行销售计划和业务决策的重要依据之一。

通过合理的销售预测，企业能够合理安排生产、采购和库存等资源，有效控制成本，并提升客户满意度。

本文档将介绍一些常用的销售预测相关计算公式，帮助企业进行销售预测分析。

1.简单移动平均法（Simple Moving Average）简单移动平均法是最常用的销售预测方法之一，在一定时间范围内平均销售数据，用于预测未来一段时间内的销售情况。

其计算公式如下：SMA = (D1 + D2 +。

+ Dn) / n其中，SMA为简单移动平均值，D1至Dn为过去n个时期的销售数据。

2.加权移动平均法（___）加权移动平均法适用于过去销售数据的变动幅度不同的情况，通过给不同时期的销售数据赋予不同的权重，得到加权移动平均值。

其计算公式如下：WMA = (w1 * D1 + w2 * D2 +。

+ wn * Dn) / (w1 + w2 +。

+ wn)其中，WMA为加权移动平均值，D1至Dn为过去n个时期的销售数据，w1至wn为对应时期的权重。

3.指数平滑法（___）指数平滑法是一种适用于预测短期销售趋势的方法，它将过去销售数据按照指数权重降低，越近期的销售数据权重越大。

其计算公式如下：ES = α * Yt + (1 - α) * ES(t-1)其中，ES为指数平滑值，Yt为当前时期的销售数据，ES(t-1)为上一个时期的指数平滑值，α为平滑系数，其取值范围在0到1之间。

4.季节性指数法（Seasonal Index）季节性指数法考虑销售数据的季节性变化，将每个季度的销售数据与整体平均销售数据进行比较，得到季节性指数。

其计算公式如下：SI = (D / MA) * 100其中，SI为季节性指数，D为季度的销售数据，MA为整体平均销售数据。

5.线性回归分析（Linear n）线性回归分析根据过去销售数据与其他相关因素的关系，建立销售预测模型，并进行预测。

学号武汉理工大学数学建模与仿真课程设计设计题目专业班级姓名指导老师2011年 1 月16 日附件2：课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：题目:初始条件：要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）时间安排：指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日年销售额的回归模型预测【摘要】本文首先利用题目所给数据做出散点图，分析自变量与因变量之间的线性关系，建立基本的线性回归模型t t t x y εββ++=10[1]，对所建立的模型直接用MATLAB 统计工具箱[2]求解，得到的回归系数估计值及其置信区间（置信水平05.0=α）、检验统计量2R ,F ,P [3]，将参数估计值代入初始模型得到t t x y 17628.04548.1+-=∧。

但是这个模型没有考虑到题目所给的数据是一个时间序列。

实际上，在对时间序列数据作回归分析时，模型的随机误差项t ε有可能存在相关性。

违背模型关于t ε（对t ）相互独立的基本假设。

所以对原模型进行自相关检验，发现其随机误差存在正自相关，故对原模型作变量变换：1'--=t t t y y y ρ ，1'--=t t t x x x ρ得到新的模型：t t t u x y ++=''1'0'ββ，其中，()ρββ-=10'0，1'1ββ=。

对新的模型利用MATLAB 统计工具箱求解，并对新的模型也作一次自相关检验，即诊断随机误差t u 是否还存在自相关，经检验认为新的模型中随机误差不存在自相关。

因此经变换所得到的回归模型t t t u x y ++=''1'0'ββ是适用的。

最后，将模型t t t u x y ++=''1'0'ββ中的't y 和't x 还原为原始变量t y 和t x ，得到结果为：111099.01737.06326.03916.0--∧-++-=t t t t x x y y关键词：时间序列 回归模型 统计检验 D —W 检验一、问题重述与分析1.1、问题提出某公司（记为A）想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售额,表1给出了2006年～2010年公司销售额和行业销售额的分季度数据(单位:百万元)。

数学模型姓名：学号：专业班级：学院：指导老师：联系方式：公司销售额预测最优模型摘要首先，运用MATLAB 软件对公司销售额与行业销售额作散点图预测其之间的相关关系，由散点图，我得到其具有显著地线性关系，故假设建立线性模型（1）；第二，运用Eviews 、SPSS 软件，采用OLS 进行估计方程，并进行拟合优度检验与D.W.检验，我得到随机误差项t ε具有正相关性；第三，模型的改进。

根据一般经济变量均有一定的滞后性，因此，我加入公司销售额与行业销售额滞后一期的自变量，改进为自相关模型，并重复第二部操作，最终，我得到随机误差项t u 不在存在自相关性。

因而，我得到公司销售额最优模型：110.2560.7810.1630.124t t t t y y x x --=-++-关键词：公司销售额预测、普通最小二乘法、拟合优度检验、D.W.检验、线性相关一、问题重述某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售额，下表给出了1977-1996年公司销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）（1）画出数据的散点图，观察用线性回归模型拟合是否合适。

（2）建立公司销售额对全行业销售额的回归模型，并用D.W.检验诊断随机误差项的自相关性。

（3）建立消除了随机误差项自相关性后的回归模型。

二、问题提出某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售额，给出了1977-1996年公司销售额和行业销售额的数据如（表一）。

表一三、符号说明y----------------------------------------------------------公司销售额tx----------------------------------------------------------行业销售额t----------------------------------------------------------随机误差项t四、问题分析根据表一数据，运用MATLAB软件作公司销售额y与行业销售额x的散点图（如图一）：图一由图一可知：随着行业销售额的增加，公司销售额也相应的增加，因此，公司销售额t y 与行业销售额t x 有显著的线性关系。

销售额回归模型 20098511 袁少伟摘要公司销售额是对公司综合收益的一个重要表现，某公司希望通过公司与全行业销售额进行对比来对公司未来销售额进行预测。

我们利用统计回归的方法，建立了回归模型，并利用MATLAB 软件进行模型的求解与分析，再通过对模型进行变换，建立了优化后的回归模型。

针对问题一:利用已知数据绘制散点图并建立起来线性回归模型t t x y1763.04548.1ˆ+-=，其拟合度是非常的好，看起来是合适的。

针对问题二：利用残差t e 作为随机误差t ε的估计值，从1~-t t e e 的散点图，能够从直观上定性的判断随机误差t ε存在自相关性；也可以用W D -检验法去定量判断，对于本文中，由L d DW <1，随机误差t ε存在自相关性。

因此，模型t t x y1763.04548.1ˆ+-=是不可取的。

针对问题三：为了消除随机误差t ε存在的自相关性，我们对模型进行优化变换后得到新的模型：110.1112080.1763630791.0537126.0ˆ---++-=t t t t x x y y，再对此模型用W D -检验法进行判定，由于U U d DW d -<<42 ，随机误差t ε无自相关性，因此，这个模型就可以作为预测公司的销售额的问题的回归模型。

关键词： 回归模型 时间序列 拟合 自相关性 W D -检验一、问题重述某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售额，附录I给出了1977-1981年公司销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。

（1）画出数据的散点图，观察用线性回归模型拟合是否合适。

（2）建立公司销售额对全行业销售额的回归模型，并用DW检验诊断随机误差项的自相关性。

（3）建立消除了随机误差项自相关性后的回归模型。

二、模型假设y：公司的第t次季度销售额tx：全行业的第t次季度销售额ta,:模型I中的常量与系数byˆ：由模型求得的公司的第t次季度销售额tt e ：公司的第t 次季度销售额的残差三、模型的建立与分析1. 绘制散点图利用已知表格（表1）绘制出散点图，绘制方法及程序见附录Ⅰ图1 行业销售额与公司销售额数据的散点图根据图1，可以看出行业销售额增大，公司销售额也增大，且具有一定的线性关系，初步判断应以一次线性曲线为拟合目标，即选择线性回归模型，则目标函数为：t t bx a y +=2. 模型分析利用Matlab 程序求解a ，b 。

会计回归直线法公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在会计学中，回归直线法是一种用于确定两个或多个变量之间关系的方法。

回归直线法可以帮助会计师们分析数据，预测未来趋势，并做出决策。

本文将介绍会计回归直线法的公式以及如何应用这一方法。

回归直线法的基本公式为：Y = a + bX，其中Y表示因变量（被解释变量），X表示自变量（解释变量），a为截距，b为斜率。

该公式描述了变量Y如何随着变量X的变化而变化。

在会计学中，回归直线法常常用于预测未来的销售额、成本、利润等。

通过分析历史数据，会计师可以确定变量Y和X之间的关系，然后利用回归直线法的公式来预测未来的数值。

在实际应用中，会计师可以使用统计软件如Excel或SPSS来进行回归分析。

通过输入相关数据并运行回归分析功能，可以得到最佳拟合直线的截距和斜率，从而进行未来预测。

除了用于预测未来趋势，回归直线法还可以用于检验两个变量之间的关系是否显著。

通过计算回归系数的显著性水平，可以确定两个变量之间的关系是否具有统计学意义。

需要注意的是，在使用回归直线法进行分析时，要确保数据质量高，避免数据的误差和偏差对结果的影响。

此外，还需要考虑变量之间可能存在的多重共线性和异方差性等问题，以确保分析结果的准确性。

总的来说，回归直线法是会计学中一种重要的分析方法，能够帮助会计师们理解数据之间的关系，预测未来趋势，并做出有效的决策。

通过掌握回归直线法的基本原理和公式，会计师可以更好地应用这一方法，提升自己的分析能力和决策水平。

【字数不足，继续增加内容】。

在实际应用中，回归直线法还可以应用于成本控制和风险管理等领域。

通过分析成本和销售量之间的关系，企业可以控制成本，提升盈利能力。

而在风险管理方面，通过回归直线法的分析，企业可以预测未来的市场变化和风险，并采取相应的风险管理措施。

总的来说，回归直线法是会计学中一种重要的分析方法，具有广泛的应用价值。

通过掌握回归直线法的基本原理和公式，会计师可以更好地理解数据，做出准确的决策，并提升企业的竞争力。

销售预测模板销售预测是企业管理中非常重要的一项工作，它能够对未来销售情况进行准确预测，为企业制定合理的销售策略提供重要依据。

为了更好地进行销售预测，以下是一个可供参考的销售预测模板。

1. 市场分析在进行销售预测之前，首先需要对市场进行充分的分析。

这包括对市场现状、竞争对手情况、行业趋势等进行全面了解。

只有通过深入的市场调研，才能准确把握市场需求和潜在机会，为销售预测提供客观依据。

2. 销售渠道分析销售渠道是产品销售的重要方式，不同的销售渠道对销售额的贡献是不同的。

在销售预测中，需要对销售渠道进行分析，包括销售渠道的数量、销售额占比、销售渠道的发展趋势等。

通过对各个销售渠道的分析，可以预测未来销售额的分布情况。

3. 历史数据分析历史销售数据是进行销售预测的重要参考依据。

通过对历史销售数据进行分析，可以了解产品销售的季节性、周期性等规律，并在此基础上进行未来销售额的预测。

可以利用统计学方法，如移动平均法、指数平滑法等，对历史数据进行分析，得出销售额的增长趋势。

4. 产品销售预测根据以上分析的结果，可以对产品销售进行预测。

在预测过程中，可以结合市场需求、销售渠道、产品特点等因素进行综合分析，得出未来销售额的预测值。

同时，也需要考虑潜在的不确定因素，如经济情况、政策变化等，对预测结果进行修正和调整。

5. 销售预测报告销售预测报告是将预测结果进行总结和归纳的重要文件。

在报告中，应当包括市场分析、销售渠道分析、历史数据分析、产品销售预测等内容。

报告应当具有清晰的结构和条理，语句通顺，逻辑严密，便于阅读和理解。

同时，也可以通过图表和数据的形式，来直观地展示销售预测结果，提高报告的可读性和说服力。

总结：销售预测模板是对未来销售情况进行预测的重要工具，它需要综合考虑市场状况、销售渠道、历史数据等多方面因素，以科学的方法和技巧进行分析和预测。

同时，在编制销售预测报告时，需要注意结构的清晰和语言的流畅，以便读者能够准确理解预测结果和分析过程。

销售预测常用的基本方法经济规律的客观性及其可认识性是预测分析方法的基础；系统的、准确的会计信息及其他有关资料是开展预测分析的前提条件。

预测分析所采用的专门方法是随分析对象和预测期限的不同而异的。

尽管方法种类繁多，但从总体上将可归纳为定性分析法和定量分析法两类：1、定量分析法（Quantitative Analysis）也叫数量分析法，即运用现代数学方法对历史数据（包括会计、统计及其他方面的资料）进行科学的加工处理，并建立经济数学模型，以揭示各有关变量之间的规律性联系的一类科学方法。

定量分析法按照预测分析方法论所遵循的原则、依据的理论基础及具体做法不同又分为：（1）因果预测法：是从某项指标与其他有关指标之间的规律性联系中进行分析研究的。

即根据各有关指标之间的内在相互依存、相互制约的关系，建立起相应的因果数学模型，以实现预测目标的一种数学预测方法。

如本、量、利分析法、回归分析法等。

（2）趋势预测法：也叫时间序列法、外推分析法。

是根据某项指标过去和现在按时间顺序排列的数据资料，运用一定的数学方法进行加工、计算，借以预计推断事物未来发展趋势的一种数量分析方法。

其实质是把未来视做过去和现在的延伸。

如简单平均法、移动加权平均法、指数平滑法等。

2、定性分析法（Qualitative Analysis）也叫非数量分析法。

一般是在企业缺乏完备、准确的历史资料的情况下，首先由熟悉企业经济业务和市场的专家，根据过去所积累的经验进行分析判断，提出预测的初步意见；然后再通过召开座谈会或函询的方式，对初步预测意见进行修正、补充，并作出预测分析最终结论的专门预测方法。

因此，又称为“判断分析法”或“集合意见法”。

在实际运用中，两类方法可根据实际情况进行必要的结合，以确保预测结果的准确性。

综上所述，预测方法可归纳如下：（1）趋势预测法（trend forecasting method）①简单平均法。

简单平均法是以某产品过去若干时期的实际数值进行简单计算，以过去的平均数值，作为计划期的销售预测值的一种销售预测方法。

利用回归分析法预测销售额的案例
假定索尼电器公司1996-2001年摄像机的实际销售额资料详见表2-3。

要求为索尼公司预测2002年摄像机的销售额。

表2-3索尼电器公司1996-2001年摄像机的实际销售额
分析：根据表2-3中数据，通过绘制散点图（图形的绘制参见附录B)，可知，该公司的销售额随时间的变化呈现出曲线变化，因此用二次曲线来拟合。

用Excel软件求解如下：
1．打开工作簿“财务预测”，创建新工作表“回归分析法”。

2．在工作表“回归分析法”中设计表格，详见表2-5.
3．按表2-4所示在工作表“回归分析法”中输人公式。

表2—4 单元格公式
4．将单元格区域B5: B8中的公式复制到单元格区域B5: G8。

(1)单击单元格B5，按住鼠标器左键，向下拖动鼠标器直至单元格B8，然后单击“编辑”菜单，最后单击“复制”选项。

此过程将单元格区域B5: B8中的公式放人到剪切版准备复制。

(2)单击单元格B5，按住鼠标器左键，向下拖动鼠标器直至单元格G8，然后单击“编辑”菜单，最后单击“粘贴”选项。

此过程将剪切版中的公式复制到单元格区域B5: G8。

这样便建立了一个“回归分析法”模本，如表2-5所示。

表2-5 回归分析法分析表（模本）
5在工作表“回归分析法”的单元格区域B2: G3中输人数据。

6.取消公式拘人方式，则工作表“回归分析法”中的数据详见表2-6. 7．保存工作表“回归分析法”。

表2-6 回归分析法分析表（计算结果）。

直线预测法市场营销
直线预测法是一种市场营销中常用的预测方法，它基于线性回归模型来预测市场需求或销售额。

这种方法的核心思想是通过分析历史数据中的趋势和模式，来推断未来的销售或需求情况。

使用直线预测法进行市场营销时，需要先收集相关的历史数据，如销售额、广告投入、竞争对手的市场份额等。

然后，通过建立一个线性回归模型，将历史数据中的自变量与因变量之间的关系进行建模。

模型的线性方程可以帮助预测销售额或市场需求。

在实际应用中，直线预测法可以帮助市场营销人员制定销售计划、确定广告投入、优化定价策略等。

它的优势在于简单易理解，并且可以通过不断更新历史数据和改进模型来提高预测结果的准确性。

然而，需要注意的是，直线预测法是基于过去的数据进行预测，不能完全预测未来可能出现的各种变化和不确定性。

因此，在使用直线预测法时，还需要结合其他因素和市场调研结果进行综合分析和决策。